- EXLが開発した保険業界向けの大規模言語モデル(LLM)は、幅広いクレームとアンダーライティング関連のタスクにおいて、主要な事前学習モデルよりも精度が高いことが示された。
- Gartnerによると、2027年までに企業が使用するGenAIモデルの50%以上が、2023年の約1%から、特定の業界やビジネス機能に特化したものになると予測されている。
- EXL Insuranceの内部研究によると、EXL Insurance LLMは、保険タスクにおいて精度が30%向上し、OpenAI GPT4、Claude、Geminiなどの主要事前学習モデルを上回っている。
EXL InsuranceのLLMは、クレームの調整、データ抽出と解釈、質問応答、異常検出、時系列要約など、重要なクレームおよびアンダーライティング関連タスクをサポートするために、EXL AI Labsによって構築された。
保険業界の高度に特殊化されたニーズに対処するために開発されたEXLのLLMは、業務プロセスの操作に関するプライベート保険データの微調整や業界固有の理解を欠く汎用LLMを活用することが苦労している保険業界の問題に対処している。
業界固有のAIアプリケーションにおいて精度を確保し、コストを削減し、一貫性を向上させるために、この専門化のレベルは重要性を増している。
私の考え：保険業界に特化した大規模言語モデルは、業界の特殊なニーズにより適したソリューションを提供する可能性があります。EXLの取り組みは、精度や効率性の向上に一役買っていると感じます。
元記事: https://idm.net.au/blog/0014914-exl-launches-specialised-insurance-llm